알렉스

 : 라이너에서 데이터 분석을 하는 알렉스입니다. 제가 매일 사용하는 프로덕트를 함께 만들어가는 것에 대한 자부심을 느끼고 즐겁게 일하고 있습니다. (이 글을 쓰고 세어보니 지난 1년 동안 새롭게 하이라이트 한 문장이 약 2400개 정도 되더라고요.) 취미로는 사진 찍는 것과 카페 탐방을 좋아합니다.

 : 라이너에서 데이터 분석가들의 핵심업무는 라이너 앰비션 달성에 기여할 수 있는 인사이트를 뽑아 제품 적용까지 끌어내는 것 입니다.

라이너 팀에서는 프로덕트/ 마케팅 / 비즈니스 등 다양한 곳에서 데이터가 필요합니다. 제가 속해있는 데이터 플래닛에서는 회사 방향성과 흐름을 고려하면서 데이터 지원이 필요한 곳이라면 먼저 찾아가 유기적으로 협업하고 있어요.

데이터 분석 이외에도 기획 미팅에 직접적으로 참여해 데이터에 기반한 프로덕트 개선 아이디어를 주고받기도 하고, 데이터 중심의 의사결정(Data-Driven)문화가 더 고도화 될 수 있도록 의견을 제시하고 있습니다.

 : 라이너에서는 데이터 분석가들이 직접적인 임팩트를 내기를 그리고 제품의 개선 과정을 이끄는 것을 지향합니다. 이를 위해 분석가들이 찾은 인사이트를 바탕으로 제품 개선 아이디어를 직접 제안하는 경험과 제안한 아이디어들이 제품에서 구현되는 과정에 참여할 수 있는 라이너 팀의 구조가 기회라고 생각해요.

라이너에서 일을 시작하기 전, 저는 데이터 분석가는 요청받은 데이터를 추출하거나 분석하는 일이 전부라고 생각했었어요. 아이디어를 내고 의사결정을 하게 되는 자리와는 다소 멀고 지루하고 반복적인 일을 주로 하게 되는 것이 아닐까 하는 걱정도 있었지만 실제로는 전혀 그렇지 않다는 것을 라이너에서 깨달았어요.

제가 도출한 인사이트가 팀의 액션으로 이어지고, 팀의 액션이 제품의 발전으로, 그리고 제품의 발전이 우리들의 목표 달성에 기여했을 때 가장 행복하고 짜릿합니다.

 : 라이너 팀의 데이터 분석가들은 다른 동료들로부터 태스크를 할당받는 구조로 일하지 않습니다. 대부분의 경우에는 팀에서 가장 큰 임팩트를 낼 수 있을지 본인 스스로 고민하고 찾아야 해요. 저는 임팩트를 내는 인사이트는 끊임없이 프로덕트와 비즈니스에 대해 고민을 하는 데서 나오며, 이를 잘하기 위해 3가지가 중요하다고 생각해요.

정리하자면, 라이너 팀의 데이터 분석가는 프로덕트와 팀의 상황에 촉을 세우고 팀이 데이터를 활용해 더 큰 임팩트를 낼 수 있도록 지원하는 책임이 있다고 생각합니다.

 : 최근에 출시된 유튜브 하이라이트 기능이 제가 분석한 데이터가 실제로 큰 팀의 성과로 이어진 경험이어서 가장 기억에 남아요. 지난 여름에 출시된 라이너의 유튜브 하이라이트 기능은 이야기는 몇 번 나온 아이디어였지만, 임팩트를 산정하기 힘들어 따로 출시가 확정되지 않은 아이디어였어요.

하지만, 분석을 통해 유튜브에서 유저들이 텍스트 하이라이트에 최적화된 라이너 익스텐션을 활용해서 프로그래밍, 물리, 수학과 같이 교육목적을 갖고있는 영상들의 제목, 스크립트, 댓글 등을 하이라이트 한다는 사실을 발견했어요. 이러한 행동을 보여주는 라이너 유저들의 수가 적지 않음을 보면서 라이너가 해결해줄 수 있는 유저들의 니즈와 문제들이 유튜브에서도 존재한다는 것을 알 수 있었어요.

분석 내용을 공유한 후에 전사적으로 유튜브에서 라이너가 제공해줄 수 있는 가치에 대한 확신이 생겼고, 라이너 팀은 바로 우선순위를 높여 유튜브 하이라이팅 기능을 개발했어요. 이는 아직 우리 팀이 해소하지 못한 유저들의 니즈를 해결했던 사례였고, 팀의 비즈니스적 임팩트에도 크게 기여한 뿌듯한 경험이었어요. 이런 경험은 라이너 팀이 팀 목표와 맞닿아 있는 문제에 대해 합리적으로 리소스를 할당할 수 있는 유기적인 구조를 가진 덕분이라고 생각해요.

 : 지난 1년 동안 데이터 플래닛은, 라이너의 데이터로 프로덕트 / 비즈니스에 더 가치를 더할 수 있는 방향성과 방법을 정의하는 일을 계속해왔어요. 팀의 데이터 리터리시를 높이고, 라이너만의 데이터 기반 A/B 테스트들도 시작했어요.

다음 1년 동안 제가 데이터 플래닛에서 집중하고 싶은 문제는 "어떻게 하면 라이너를 더 유저 개개인에게 최적화된 프로덕트로 만들 수 있을까"에요. 유저마다 서비스 진입 시점에 다양한 기대치와 해소가 필요한 문제들을 보유합니다. 이 중 최대한 다양한 목적들을 파악해서 프로덕트 UX와 프로덕트 내에서의 유저 engagement를 최적화시킬 데이터 기반의 전략이 필요한 상황이에요. 유저 세그먼트의 행동 데이터를 더 깊게 분석해 최적화된 경험과 가치를 제공하는 제품을 만드는 일에 기여하고 싶어요.

 : 저는 라이너가 공부하는 사람이라면 누구나 사용할 정도로 뛰어나고 일상 속에서 로드맵을 제시해주는 프로덕트가 되었으면 좋겠어요. 라이너는 사람들에게 공부하는 데에 있어 필요한 루틴을 구축해주고 학습의 길잡이가 되어줄 수 있다고 생각해요. 그러기 위해서는 라이너가 지금보다 더 많은 사람들에게 더 큰 가치를 제공하는 프로덕트가 되어야 합니다. 앞으로 라이너가 정보 생산성을 넘어 학습 전반에 더 많고 더 다양한 사람들에게 더욱 큰 가치를 제공하는 프로덕트로 발전하는 여정에 함께하고 싶어요.

 : 액셔너블한 인사이트를 뽑기 위해 고민하는 분이셨으면 좋겠어요. 그리고 이를 위해 내가 하는 일이 어떤 의미가 있는지 생각하고, 어떻게 의미를 더할 수 있을지 팀의 니즈와 상황을 모니터링하며 고려하시는 분이면 좋겠어요. 어떤 인사이트가 행동을 부르는 인사이트인지 한 문장으로 정의하긴 어렵지만, 저는 팀원들이 어떤 일을 어떻게 하고 있는지 관심을 갖는다면 행동을 부르는 데이터가 무엇인지 더 빠르게 파악할 수 있다고 생각하기 때문이에요. 라이너에서 데이터 분석가는 굉장히 cross-functional 하게 움직여야 하고 그래야 더 재밌게 많은 일을 같이 이뤄낼 수 있어요.

그리고 모든 것을 잘하는 분이시지는 않아도 됩니다. Generalist보다는 Specialist를 선호합니다. 확실하게 탁월하신 분야를 지니신 분들이 합류하셔서 라이너 팀에 없어서는 안 되는 핵심 인원들이 되어주셨으면 합니다. 저는 다양한 캐릭터들이 모여 완벽한 팀을 형성하는 어벤져스 같은 데이터 플래닛을 꿈꾸고 있어요. 같이 성장하고 같이 목표들을 달성할 멋진 분들을 기대하고 있습니다.